CN111753650A - 一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法 - Google Patents

一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，该方法主要涉及摄像头人脸图像帧采集、人脸检测、步进电机控制等关键步骤。通过摄像头实时获取人脸图像帧，基于多任务卷积神经网络(MTCNN)模型对人脸图像帧实时运算，完成“人脸分类”、“边框回归”和“人脸关键点识别”，克服由于姿势、光照或遮挡等原因造成的人脸检测精度低的问题，计算得到每一帧中的最佳人脸，根据最佳人脸在视频框中的位置信息不断通过控制算法控制步进电机带动摄像头实现向上或者向下实时自动转动，保证检测出的最佳人脸始终保持在视频框的中间位置，当检测不到或人脸信息异常时，控制电机转动使摄像头位置进行自动复位，实现了人脸的自动跟踪。

Description

一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉及深度学习领域，具体涉及一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法。
背景技术：
随着生物识别技术的提高，特别是人脸识别作为最具有发展潜力的生物特征识别技术之一，在近几十年中得到了飞速的发展，具有广阔的应用前景。由于自助设备上摄像头安装位置和角度固定，难以满足各类人群都能采集到有效的人脸图像或视频流，因此设计一种摄像头自动跟踪人脸装置，使摄像头自动寻找并跟随人脸转动，保证自助设备能够获取高质量的人脸图片用于人脸识别和身份认证，重点考虑系统的实用性与实时性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，以解决现有技术中摄像装置固定无法对人脸进行跟踪拍摄的缺陷。
一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，所述方法包括如下步骤：
对获取的人脸图像进行预处理；
将处理后的人脸图像输入预先构建的模型，通过模型运算获得最终候选人脸边界框；
将最终候选人脸边界框与视频框的位置进行运算得到位置差值；
通过位置差值控制摄像头转动。
进一步的，对获取的人脸图像进行预处理的方法包括：
根据摄像头安装的角度对人脸图像进行相应角度的旋转或缩放。
进一步的，所述模型的构建方法包括如下步骤：
对输入的训练样本进行人脸与非人脸的判断，得到人脸候选框；
将人脸候选框与训练样本真实边框进行边界框回归运算；
对运算后的人脸候选框进行人脸特征点坐标预测；
将预测的人脸特征点坐标与真实人脸特征坐标进行运算获得损失值；
重复训练，直到损失值小于设定阈值时停止训练，完成模型的训练。
进一步的，所述模型包括多任务卷积神经网络模型，所述多任务卷积神经网络模型包括生成候选人脸边界框的P-Net网络，对候选人脸边界框进行过滤的R-Net网络以及生成最终候选人脸边界框的O-Net网络。
进一步的，所述生成候选人脸边界框的P-Net网络的计算方法包括如下步骤：
根据输入的人脸图像生成候选人脸边界框；
计算候选人脸边界框的交并比，通过非极大值抑制对候选人脸边界框进行筛选；
根据视频框，对筛选后的候选人脸边界框进行边框回归校正，并计算得到候选人脸边界框的人脸概率，输出带人脸概率的候选人脸边界框。
进一步的，所述对候选人脸边界框进行过滤的R-Net网络的计算方法包括如下步骤：
获取P-Net网络输出的候选人脸边界框；
对候选人脸边界框再次进行边框回归校正和非极大值抑制去重；
对输入的候选人脸边界框进行细化选择，输出候选人脸边界框。
进一步的，生成最终候选人脸边界框的O-Net网络的运算方法包括如下步骤：
将P-Net网络和R-Net网络输出的候选人脸边界框作为输入；
将上述获得的候选人脸边界框进行边框回归校正，计算得到候选人脸边界框人脸概率值和人脸框面积；
结合人脸概率值和人脸框面积运算得到最终候选人脸边界框。
进一步的，将最终候选人脸边界框与视频框的位置进行运算得到位置差值并控制摄像头转动的方法包括如下步骤：
根据获取的最终候选人脸边界框的人脸框坐标计算人脸框的中心位置与当前视频框中心位置的差值；
将位置的差值与预设的阈值进行比较，得到比较结果；
根据比较结果控制电机转动。
本发明的优点在于：对人脸进行自动跟踪，始终保持人脸出现在视频帧的中间位置，很好的克服了由于摄像头安装角度固定、用户姿势、光照或遮挡等原因造成的人脸检测精度低的问题，是人脸识别和身份认证的重要步骤，为其提供高质量的人脸图片信息。
附图说明
图1为本发明的总体流程示意图。
图2为本发明中的结构示意图。
图3为本发明中的结构示意图。
图4为本发明中的MTCNN网络结构示意图。
图5为本发明中的装置检测人脸结果示意图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1至图5所示，一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，所述方法包括如下步骤：
对获取的人脸图像进行预处理；
将处理后的人脸图像输入预先构建的模型，通过模型运算获得最终候选人脸边界框；
将最终候选人脸边界框与视频框的位置进行运算得到位置差值；
通过位置差值控制摄像头转动。
在本实施例中，对获取的人脸图像进行预处理的方法包括：
根据摄像头安装的角度对人脸图像进行相应角度的旋转或缩放。
在本实施例中，所述模型的构建方法包括如下步骤：
对输入的训练样本进行人脸与非人脸的判断，得到人脸候选框；
将人脸候选框与训练样本真实边框进行边界框回归运算；
对运算后的人脸候选框进行人脸特征点坐标预测；
将预测的人脸特征点坐标与真实人脸特征坐标进行运算获得损失值；
重复训练，直到损失值小于设定阈值时停止训练，完成模型的训练；
模型训练时需要最小化的损失函数来自3方面：
第一方面：人脸/非人脸的分类：
设网络输入的样本为xi，使用交叉熵函数计算损失值，对于人脸和非人脸的分类，网络进行学习的目标函数为：
Figure BDA0002489377910000051
其中：pi为该候选框样本被网络预测为人脸的分类概率；
Figure BDA0002489377910000052
表示该候选框样本为真的标记；
Figure BDA0002489377910000053
为损失值；
第二方面：边界框的回归：
对于每一个候选框，网络通过预测出的人脸区域框和真实人脸区域框的欧式距离计算回归损失；
对于候选的边框界回归，网络学习的目标函数为：
Figure BDA0002489377910000054
其中，
Figure BDA0002489377910000055
为网络预测的人脸区域框的坐标；
Figure BDA0002489377910000056
为真实人脸区域框的坐标；
Figure BDA0002489377910000057
为反映真实人脸区域框和预测出的人脸区域框之间的欧式距离的回归损失值；R为实数集。
第三方面：特征点的定位：
Figure BDA0002489377910000058
其中，
Figure BDA0002489377910000059
为网络预测的特征点位置，
Figure BDA00024893779100000510
为真实人脸的特征点位置，
Figure BDA0002489377910000061
为反映真实人脸的特征点位置和网络预测的特征点位置之间的欧式距离的回归损失值。
计算网络预测的特征点坐标与真实人脸区域特征点坐标的欧几里得损失值，并最小化该距离，五个脸部特征的坐标，所以
Figure BDA0002489377910000062
由于每个层级的CNN(卷积神经网络)中完成不同的学习任务，所以在训练过程中使用不同类型的训练图像；那么总的学习目标函数为：
Figure BDA0002489377910000063
其中，N为训练样本的个数，系数αj表示任务的重要性，
Figure BDA0002489377910000064
为样本类型指示器，
Figure BDA0002489377910000065
为第i个训练样本的第j中形式的损失值。
在训练P-Net和R-Net时，设置αdet为1，αbox为0.5，αlandmark为0.5；在训练O-Net时，设置αdrt为1，αboc为0.5，为了使特征点定位更准确，将αlandmark设置为1。
模型训练时的训练样本的设置：
使用wider_face数据集对人脸分类任务和候选框边界回归任务进行训练。数据集中包含一定比例的遮挡和姿势具有高度的变化性人脸标签，数据集中的人脸被随机划分，其中40％的数据用作训练集，10％的数据用作验证集，50％的数据作为测试集。
使用CelebA数据集对特征点定位任务进行训练。CelebA数据集图片数量多，人脸姿势变化大、背景杂乱。每张照片有40个属性标注，5个特征点位置标注。该数据集可以用来进行面部属性识别，人脸检测和特征点定位。在训练时，由于人脸检测和对齐任务同时进行，因此需要根据与真实人脸框的重叠率IoU(Intersection-over-Union)划分4种不同的数据集。负样本集：IoU小于0.3的样本。正样本集：IoU大于0.65的样本。半人脸集：IoU大于0.3并且小于0.65的样本。特征点集：标注了五个特征点位置的样本。正样本集和负样本集用来训练人脸分类任务，正样本集和半人脸集用来训练候选框边界回归任务，特征点数据集的数据用来训练特征点定位任务。
训练P-Net时，随机从wider_face数据集中剪裁出正样本集，负样本集和半人脸集，从CelebA数据集中剪裁人脸作为特征点集。训练R-Net时，使用已经训练完的第一级网络P-Net对wider_fac数据集进行检测，并剪裁出正样本集，负样本集和半人脸集，并从CelebA数据集中检测特征点集。训练O-Net时的数据集收集同R-Net相似，只不过在检测时同时使用了前两级网络。
在本实施例中，所述模型包括多任务卷积神经网络模型，所述多任务卷积神经网络模型包括四个运行阶段：
第一阶段：将获取的人脸图像进行不同尺度的变换，构建图像金字塔，具体操作是将人脸图像缩小到上一次操作人脸图像面积的一半，直到达到预先设置的最小人脸尺寸为止，以实现不同大小人脸的检测；
第二阶段：生成候选人脸边界框的P-Net网络，该网络的运行方法为：
根据输入的人脸图像生成候选人脸边界框；
计算候选人脸边界框的交并比，通过非极大值抑制对候选人脸边界框进行筛选；
根据视频框，对筛选后的候选人脸边界框进行边框回归校正，并计算得到候选人脸边界框的人脸概率，输出带人脸概率的候选人脸边界框；
P-Net是一个全卷积神经网络。输出人脸的ROI区域候选框和候选框边界回归向量。对于输入大小为：W*H大小的图片，产生N*M个候选框和N*M*4个回归向量，其中，N为图片的宽度，
Figure BDA0002489377910000081
M为图片的高度，
Figure BDA0002489377910000082
保留得分超过阈值的候选框，通过回归向量对候选框边界进行回归，对保留的候选框边界进行校准，最终通过NMS(非极大值抑制)算法去除高度重叠的候选边框；
第三阶段：对候选人脸边界框进行过滤的R-Net网络，该网络的运行方法为：
获取P-Net网络输出的候选人脸边界框；
对候选人脸边界框再次进行边框回归校正和非极大值抑制去重；
对输入的候选人脸边界框进行细化选择，输出候选人脸边界框；
R-Net的输入为上层P-Net的候选边框，得到人脸与非人脸的判定分类得分和候选框边界回归向量，如果分类得分超过阈值，则为人脸，继续保留该候选框，否则舍弃该候选框。然后通过回归向量对候选框边界进行回归，对保留下来的候选框边界进行校准。最后通过NMS(非极大值抑制)算法去掉高度重叠的的候选框，R-Net是一个调优网络，相比P-Net多了一个全连接层，具有更强的学习能力
第四阶段：生成最终候选人脸边界框的O-Net网络，该网络的运行方法为：
将P-Net网络和R-Net网络输出的候选人脸边界框作为输入；
将上述获得的候选人脸边界框进行边框回归校正，计算得到候选人脸边界框人脸概率值和人脸框面积；
结合人脸概率值和人脸框面积运算得到最终候选人脸边界框；
该网络为最终确定候选框窗口是否为人脸的分类回归网络。O-Net网络比R-Net多了一个卷积层，所以该网络的特征学习表征能力更强，对候选框的筛选更加严格，处理结果更加精细。该网络再给出人脸判定分类得分和候选框边界回归向量的同时，还会给出5个面部特征点的位置。
在本实施例中，将最终候选人脸边界框与视频框的位置进行运算得到位置差值并控制摄像头转动的方法包括如下步骤：
根据获取的最终候选人脸边界框的人脸框坐标计算人脸框的中心位置与当前视频框中心位置的差值；
将位置的差值与预设的阈值进行比较，得到比较结果；
根据比较结果控制电机转动；
在候选人脸边界框的左上角坐标为(xmin，ymin)和右下角坐标(xmax，ymax)。则步进电机的控制方法为：
1)首先计算候选人脸边界框的中间位置hbox-middle：
hbox-middle＝ymin+(ymax-ymin)/2 (5)
人脸框的面积S：
S＝(xmax-xmin)×(ymax-ymin) (6)
以及候选人脸边界框的中间位置与当前视频框中间位置的差值hcurrent：
hcurrent＝hbox-middle-hframe/2 (7)
其中，hframe为当前视频框中人脸图像帧的高度，单位为像素(px)。
获取O-Net网络的输出(xmin，ymin，xmax，ymax，Score)，其中，(xmin，ymin)为人脸框左上角坐标，(xmax，ymax)为人脸框右下角坐标，Score为人脸概率值，计算当前O-Net网络输出结果中人脸概率值和人脸框面积S值最大的人脸框作为最佳候选人脸边界框；
根据最佳候选人脸边界框的位置信息计算候选人脸边界框y方向中点坐标与视频框y方向中点坐标的的差值Diff；设当前摄像头显示视频框的宽和高为：(w，h)，则，
Figure BDA0002489377910000101
2)当人脸框面积S大于所设阈值时，若：0≤abs(hcurrent)≤25；控制串口发送控制步进电机的PWM占空比为0％的命令，说明人脸框处于视频帧的中间位置摄像头不需要转动；若：±26≤hcurrent≤±100；发送PWM占空比为25％的命令控制步进电机缓慢转动；若：±101≤hcurrent≤±240发送PWM占空比为50％的命令控制步进电机快速转动；使人脸框中间位置和视频框中间位置的差值小于阈值，从而保证人脸处于视频框的中间位置；
3)当采集的人脸图像帧中没有检测到人脸时或者人脸信息异常时，控制电机转动，使摄像头位置复位。
实现了自助设备的摄像头跟随人脸转动，使自助设备摄像头采集的人脸图像中的人脸始终保持在人脸图像帧的中间位置，为后续人脸识别和身份认真提供可靠的人脸图像信息。
由技术常识可知，本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此，上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。

Claims (8)

1.一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
对获取的人脸图像进行预处理；
将处理后的人脸图像输入预先构建的模型，通过模型运算获得最终候选人脸边界框；
将最终候选人脸边界框与视频框的位置进行运算得到位置差值；
通过位置差值控制摄像头转动。
2.根据权利要求1所述的一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，其特征在于：对获取的人脸图像进行预处理的方法包括：
根据摄像头安装的角度对人脸图像进行相应角度的旋转或缩放。
3.根据权利要求1所述的一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，其特征在于：所述模型的构建方法包括如下步骤：
对输入的训练样本进行人脸与非人脸的判断，得到人脸候选框；
将人脸候选框与训练样本真实边框进行边界框回归运算；
对运算后的人脸候选框进行人脸特征点坐标预测；
将预测的人脸特征点坐标与真实人脸特征坐标进行运算获得损失值；
重复训练，直到损失值小于设定阈值时停止训练，完成模型的训练。
4.根据权利要求1所述的一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，其特征在于：所述模型包括多任务卷积神经网络模型，所述多任务卷积神经网络模型包括生成候选人脸边界框的P-Net网络，对候选人脸边界框进行过滤的R-Net网络以及生成最终候选人脸边界框的O-Net网络。
5.根据权利要求1所述的一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，其特征在于：所述生成候选人脸边界框的P-Net网络的计算方法包括如下步骤：
根据输入的人脸图像生成候选人脸边界框；
计算候选人脸边界框的交并比，通过非极大值抑制对候选人脸边界框进行筛选；
根据视频框，对筛选后的候选人脸边界框进行边框回归校正，并计算得到候选人脸边界框的人脸概率，输出带人脸概率的候选人脸边界框。
6.根据权利要求5所述的一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，其特征在于：所述对候选人脸边界框进行过滤的R-Net网络的计算方法包括如下步骤：
获取P-Net网络输出的候选人脸边界框；
对候选人脸边界框再次进行边框回归校正和非极大值抑制去重；
对输入的候选人脸边界框进行细化选择，输出候选人脸边界框。
7.根据权利要求6所述的一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，其特征在于：生成最终候选人脸边界框的O-Net网络的运算方法包括如下步骤：
将P-Net网络和R-Net网络输出的候选人脸边界框作为输入；
将上述获得的候选人脸边界框进行边框回归校正，计算得到候选人脸边界框人脸概率值和人脸框面积；
结合人脸概率值和人脸框面积运算得到最终候选人脸边界框。
8.根据权利要求7所述的一种自动跟踪人脸的摄像头转动控制方法，其特征在于：将最终候选人脸边界框与视频框的位置进行运算得到位置差值并控制摄像头转动的方法包括如下步骤：
根据获取的最终候选人脸边界框的人脸框坐标计算人脸框的中心位置与当前视频框中心位置的差值；
将位置的差值与预设的阈值进行比较，得到比较结果；
根据比较结果控制电机转动。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112686851A (zh) * 2020-12-25 2021-04-20 合肥联宝信息技术有限公司 一种图像检测方法、装置及存储介质
CN113076915A (zh) * 2021-04-19 2021-07-06 北京交通大学 一种机器学习的人脸识别装置
CN113449694A (zh) * 2021-07-24 2021-09-28 福州大学 基于Android的证件照合规性检测方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105697403A (zh) * 2016-03-28 2016-06-22 南京航空航天大学 人脸识别跟随电风扇及其人脸定位跟随方法
CN111079625A (zh) * 2019-12-11 2020-04-28 江苏国光信息产业股份有限公司 一种摄像头自动跟随人脸转动的控制方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105697403A (zh) * 2016-03-28 2016-06-22 南京航空航天大学 人脸识别跟随电风扇及其人脸定位跟随方法
CN111079625A (zh) * 2019-12-11 2020-04-28 江苏国光信息产业股份有限公司 一种摄像头自动跟随人脸转动的控制方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KAIPENG ZHANG 等: ""Joint Face Detection and Alignment Using Multitask Cascaded Convolutional Networks"", 《IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS》, vol. 23, no. 10, pages 1499 - 1502 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112686851A (zh) * 2020-12-25 2021-04-20 合肥联宝信息技术有限公司 一种图像检测方法、装置及存储介质
CN112686851B (zh) * 2020-12-25 2022-02-08 合肥联宝信息技术有限公司 一种图像检测方法、装置及存储介质
CN113076915A (zh) * 2021-04-19 2021-07-06 北京交通大学 一种机器学习的人脸识别装置
CN113076915B (zh) * 2021-04-19 2024-02-02 北京交通大学 一种机器学习的人脸识别装置
CN113449694A (zh) * 2021-07-24 2021-09-28 福州大学 基于Android的证件照合规性检测方法及系统

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